红外图像序列运动小目标的图像流检测法

提出了一种利用图像流分析法对红外序列图像中的运动小目标进行检测的算法，首先利用两步分离法对图像进行预处理，筛选出少量的候选运动目标，然后利用图像流模型建立目标的运动约束方程，在多帧连续图像中检测出真正的目标运动轨迹，实验结果表明，该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠检测。     

序列图像运动目标检测的一种快速算法

研究了序列视频图像中运动目标的检测与跟踪快速算法．研究基于Kalman滤波理论的渐消记忆最小二乘法，用该方法重建背景图像；采用图像差分算法提取运动目标；提出简化的等效灰度投影算法来计算目标的质心；采用记忆外推跟踪算法实现图像目标的跟踪，并且对全部算法做了仿真．仿真结果表明算法简单、有效、执行速度快、具有很强的适应性，能够用于单镜头序列图像中运动目标的检测与跟踪．     

基于分块帧差的视频图像运动检测

在常用的图像运动检测方法基础上提出了一种改进的运动目标检测算法,即将连续2帧差图像和背景差图像直接相乘,再将相乘的结果进行二值化处理得到运动检测结果,从而将运动目标从背景图像中分离出来,最终得到视频序列图像中运动存在与否的一个二值运动模板,提高了运动检测的效果。     

红外图像序列运动小目标的图像流检测法

提出一种利用图像流分析法对红外序列图像中的运动小目标进行检测的算法．首先利用两步分离法对图像进行预处理,筛选出少量的侯选运动目标,然后利用图像流模型建立目标的运动约束方程,在多帧连续图像中检测出真正的目标运动轨迹．实验结果表明,该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠检测．     

基于LRP的自适应运动目标检测算法

传统的运动目标检测算法主要基于像素值的统计模型,对于光照突变和噪声极为敏感.为此,提出了一种基于局部比率模式(LRP)的自适应运动目标检测算法.使用LRP描述视频图像序列中像素特征,通过自适应核密度估计对像素特征进行建模,提取出运动目标.实验结果表明,该算法适应光照变化,有良好的检测性能.     

航道智能监控系统中运动目标的检测与分割

运动目标的检测与分割是航道智能监控系统中的重要环节,先通过对图像作预处理平滑图像去除噪声,减小波浪对运动目标检测算法的影响,然后利用运动目标检测算法在背景中提取到前景对象,最后通过连通区域标识算法把每个对象用一个外接矩形来标识,从而实现对运动目标的检测与分割。     

运动目标检测的三帧差分和背景消减研究

本文介绍了一种基于视频监控系统的运动目标检测方法。这种方法综合利用三帧差分和背景消减来进行运动检测的方法。这种算法在帧差法的基础上,得到完整可靠的运动目标图像。在铁路视频监控系统中主要使用固定摄像机对一固定场景进行监控,因此,图像序列三帧差分方法在智能化铁路视频监控系统中是一种重要的运动目标检测方法。     

一种改进的ViBe运动目标检测算法

为抑制传统ViBe算法在检测运动目标时产生的"鬼影",提高监控视频运动目标检测的准确性,提出了一种改进的ViBe运动目标检测算法。该算法采用连续相邻的多帧图像序列代替传统ViBe算法中第一帧图像,构建背景模型,从根源上解决传统ViBe算法在运动目标检测中存在的"鬼影"问题。利用Canny边缘检测算子和形态学运算相结合的方式准确完整的提取运动区域,降低算法的复杂度且减少运动区域的提取时间。提出一种背景模型更新策略判定条件,提高背景模型的质量,消除高频扰动对运动目标检测的影响,从而实时保证运动目标检测的准确性和鲁棒性。实验结果表明:经过4种算法的对比,改进的ViBe算法能够有效的抑制鬼影,且在高频扰动的情况下能较好的适应动态背景,显著提高运动目标检测的准确性。     

基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法

针对视频监控系统中,复杂环境引起摄像机抖动,造成运动目标检测不准确的问题,提出了一种基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法.首先对每帧图像进行分区,利用分区灰度投影算法对图像各分区的运动矢量进行准确提取和相关性分析,进行抖动判断,并对抖动帧进行运动补偿.然后利用高斯混合背景建模算法进行运动目标提取.最后对目标提取结果进行形态学处理,以进一步提高目标提取的精度.实验结果表明,本文算法较好地消除了场景中运动目标对运动矢量计算的干扰,实现了在摄像机抖动视频场景中的运动目标的准确检测和提取,大大降低了抖动视频目标检测的虚警率.     

结合光流法与最近邻算法的运动目标检测

运动目标检测具有广泛的理论和现实意义,光流法是检测运动目标的重要方法之一。但是用于运动目标检测的光流算法却有着计算量大、处理复杂的问题。一种聚类分析算法和改进的LK光流法相结合检测方案可以很好地解决此类问题。对基于改进的LK光流法的运动目标检测算法进行了分析和仿真,再加以聚类分析使得检测出的运动目标更加准确。首先对图像序列进行采样与预处理,并利用LK光流法计算得出相邻帧图像的光流场,然后再利用最近邻聚类算法对得到的光流场进行处理,进而检测出图像中的运动目标,最后使用Matlab软件进行算法程序验证。通过实验可知,基于金字塔LK光流法与最近邻算法的运动目标检测方案可以更加有效地检测出运动物体。     

基于自适应投影的三维人体运动图像智能检测

针对目前采用的方法对三维人体运动图像进行检测时,无法准确获取图像中的目标区域,导致算法存在检测完整度低、检测准确率低、误检率高和检测效率低的问题,提出基于自适应投影的三维人体运动图像智能检测算法。首先构建背景粗提取模型,利用该模型提取三维人体运动图像的背景区域,获取图像的人体运动目标区域;其次采用自适应投影方法提取目标区域的特征,在支持向量机的基础上构建最优分类函数,将目标区域特征输入到最优分类函数中,完成三维人体运动图像的智能检测。实验结果表明,所提算法的检测完整度高、检测准确率高、误检率低、检测效率高。     

自适应背景更新及运动目标检测算法

从视频中检测运动目标是智能视频监控应用中的一项关键技术.文中提出了一种基于区域的自适应背景更新及运动目标检测算法,首先使用高斯模型建立初始的静态背景图像,通过背景减法得到差值图像;然后使用自适应阈值对差值图像进行二值化,并利用形态学滤波和连通区域面积检测进行后处理,得到运动目标区域掩模;最后,根据运动目标区域掩模检测出运动目标,同时使用基于区域的自适应背景更新算法动态更新背景图像.实验结果表明,该算法能够自适应地对背景模型进行更新,对于背景的扰动、光线的渐变等带来的影响有很好的抑制作用,可以有效地检测出运动目标.     

基于正交Gaussian-Hermite矩的运动检测在去隔行中的研究

针对去隔行算法中运动检测易出现运动误判的问题,采用基于正交Gaussian-Hermite矩的运动检测算法,通过比较相邻连续图像帧绝对像素值的变换范围来判断像素点的运动范围,以此确定目标图像是否为运动图像.实验结果表明,此算法有效提高了峰值性噪比,降低了均方差,对运动平缓图像去锯齿效果良好.     

视频图像序列中的运动目标实时检测

大多数基于背景差的运动目标检测方法,主要运用背景图像与当前帧图像之差进行目标检测和提取,但对背景的实时更新和场景中的光线明显变化等情况不能很好的处理.本文结合Surendra背景更新算法和动态阈值背景差算法,给出了一种新的运动目标实时检测算法.首先采用Surendra方法动态更新背景,然后使用Ostu算法计算出的阈值与一个反映光线变化的增量之和为阈值实时检测运动目标.该算法既可以稳定地对背景进行实时更新,又可以适应场景光照变化的情况.     

基于三帧差分及Canny算子的运动目标提取

针对目前常用的运动目标提取方法易受到噪声、光线变化的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于三帧差分和Canny边缘检测相结合的运动目标提取算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分;然后对差分结果其进行区域填充,得到运动区域;再对当前帧进行Canny边缘检测得到边缘图像,二者相“与”得到运动目标的精确边缘图像;最后通过区域填充得到运动目标图像,从而实现运动目标的提取.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从图像序列中提取出来.     

运动目标检测与跟踪算法的研究

运动目标检测与跟踪的算法一直以来是计算机视觉领域中的核心课题,也是智能视频监控中的关键技术。它主要是包含了图像处理、模式识别、人工智能等领域内的成果。着重研究运动目标检测与跟踪的算法[13],并通过编程实现方法的有效性。在运动检测方面,主要应用的算法包括背景差分法、帧间差分法以及光流法,指出了这些算法的优缺点以及适用范围。在运动目标跟踪方面,主要研究了特征匹配跟踪算法中的Mean Shift算法[19]。     

基于直方图匹配的图像抖动消除算法

基于图像差分算法的运动目标检测中,固定好的摄像头在受到重型车辆驶过、强风等因素影响下,所拍摄到的图像仍会出现抖动,而图像抖动对提取图像中的运动目标干扰非常大。本文设计了一种基于预先划定一个或多个目标匹配区域的颜色直方图匹配算法,通过分析和比较抖动前后两幅图像目标区域和候选区域颜色直方图的相似度,找到最优匹配块并得到对应块运动位移,从而求出两幅图像的绝对运动位移,最后消除干扰位移。实验结果表明,该算法鲁棒性好,能够准确消除抖动位移给运动目标检测带来的干扰。     

基于目标检测的红外和可见光动态图像融合

提出一种基于运动目标检测的红外和可见光动态图像融合方法,通过对红外序列图像中的运动目标进行检测,将运动目标信息融合到可见光序列图像中。试验结果表明,文中算法所得到的融合图像能够综合利用红外图像较好的目标指示特性与可见光图像较清晰的场景信息,有利于安全监视人员进行目标识别和情景感知。     

复杂场景下运动车辆实时动态自适应检测方法

针对复杂交通场景中运动车辆检测方法存在的局限性,提出了一种基于自适应背景与改进动态阈值相结合的运动检测算法.基于当前帧与背景相减得到的差分图像,利用自适应阈值选取方法分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测.根据检测结果,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新.实验结果表明,该算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标.而且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性品质指标,能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测技术要求.     

周界视频监控中抛物检测算法

抛物(如手雷与炸弹等)一般是快速运动的小目标,信噪比极低,通常的目标检测算法失效.针对周界视频监控的特殊应用需求,提出抛物检测与识别算法.首先使用相隔8帧做差法,检测每帧图像中的抛物目标;然后利用改进型Hough变换从运动能量图像中提取目标轨迹的形状特征,通过分析运动历史图像的时间标签,获取目标的运动特征;最后使用树形分类器识别抛物.该算法避免了先跟踪后识别算法中的目标匹配过程,极大减少了计算量,而且在噪声环境中,具有很强的鲁棒性.实验结果表明,对于CIF格式的视频,在60 m范围内对包括网球在内的抛物,该算法检测率超过92%.